AC gpt-image-2-ecommerce-main-image
Создание главных изображений для электронной коммерции, первых изображений товаров и изображений для листингов с помощью GPT Image 2, с учетом фактов о товаре, соответствия требованиям платформы, читаемости миниатюр, представления преимуществ и A/B тестирования изображений. Используйте этот навык для GPT Image 2, главных изображений для Taobao, Tmall, JD, Pinduoduo, Douyin, главных изображений для Amazon, первых изображений для PDP Shopify, карточек товаров, изображений на белом фоне, тестирования моделей и изображений, а также для вывода новых товаров на рынок; генерируется с помощью AI Hive на основе эталонных изображений товаров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 GPT Image 2 制作电商主图、商品首图和 Listing Hero Image，兼顾商品事实、平台合规、缩略图可读性、卖点表达…»
使用 GPT Image 2 制作电商主图、商品首图和 Listing Hero Image，兼顾商品事实、平台合规、缩略图可读性、卖点表达与A/B测图。Use this skill for GPT Image 2 ecommerce main image、淘宝天猫京东拼多多抖店主图、Amazon亚马逊主图、Shopify PDP首图、商品卡、白底图、测款测图和新品上架；通过 AI Hive 基于商品参考图生成。
Создание главных изображений для электронной коммерции, первых изображений товаров и изображений для листингов с помощью GPT Image 2, с учетом фактов о…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/imagegen.py:94Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 482 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.